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公开(公告)号：CN116401788A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310368358.9
申请日：2023-04-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/28 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的静压转台优化设计方法，其实现过程如下：建立静压转台以及圆形油垫模型，根据流体力学等相关理论，计算转台油膜的压力和流量分布；确定粒子群个数，优化参数优化范围，粒子飞行速度以及惯性因子参数，基于此建立粒子群算法；使用MATLAB编写改进粒子群算法程序，计算转台各参数的最优解；本发明使用改进粒子群算法对静压转台各参数进行优化设计，算法中惯性因子及粒子的飞翔速度将随着局部和全局最优解的改变而实时修正，能提高算法的收敛速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116222999A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310230975.2
申请日：2023-03-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种内反馈式静压转台扇形单油垫实验装置，包括静压支撑系统，静压支撑系统由供油系统供油。静压支撑系统的上油垫、下油垫通过螺栓固定在支撑导轨上，支撑导轨设于U形支撑板内，上油垫、下油垫分别正对U形支撑板的上下内壁，U形支撑板与上油垫之间，U形支撑板与下油垫之间分别形成油膜厚度；内反馈的油路通过内孔隐藏在支撑导轨内部；支撑导轨由支撑杆支撑连接，U形支撑板的外部设有磁性水平尺；U形支撑板的底部设有压力传感器；压力传感器的底部设有竖向安装丝杠，由丝杠调节U形支撑板的高度；三个手轮与丝杠相连，通过转动手轮来调节丝杠高度；本发明可以检测单油垫的承载性能，不需要搭建整个静压转台，降低了成本。
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公开(公告)号：CN117961638A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311384256.2
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扇形油垫的内反馈式静压转台监测系统，由数据采集单元、数据处理单元以及评估执行单元组成；数据采集单元，数据处理单元以及评估执行单元依次连接；静压转台监测系统能通过动、静以及热特性分析对静压转台的工作性能进行全面的评估并能实时控制扇形油垫的供油量，实现静压转台的全面评估和监测；通过动、静以及热特性分析对静压转台的工作性能进行全面的评估并能实时控制扇形油垫的供油量，实现静压转台的全面评估和监测。本发明能动态调整扇形油垫的供油量，实现转台的全面评估以及实时的动态监测，提高了工作效率，能够更加全面的评估静压转台的工作性能。
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公开(公告)号：CN117034680A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310849706.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/02 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的静压转台智能监测方法及系统，首先建立静压转台以及油垫模型并用有限差分法求解雷诺方程分析转台的承载性能；在粒子群算法中引入动态学习因子c1和c2和动态权重wk并与人工神经网络相结合并将采集好的数据进行归一化处理；使用MATLAB进行编程，将处理后的数据输入基于改进的粒子群算法和人工神经网络相结合的模型进行训练并通过输出值与目标值的对比来评估静压转台的工作性能；对静压转台的工作情况进行智能评估和管理，提高其自动化和智能化监测管理水平，通过人工神经网络模型对静压转台的工作情况进行实时监测，进一步提高静压转台的智能化监测和管理水平。
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公开(公告)号：CN116810490A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310702342.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: B23Q17/00 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种静压转台智能监测系统及方法，包括数据采集系统、大数据计算系统、控制系统以及人工智能系统。通过数据采集系统采集转台参数传递给大数据计算系统、控制系统以及人工智能系统，对静压转台的工作状态进行实时动态的监测和评估。建立静压转台以及圆形油垫模型，并通过控制系统来控制各传感单元记录转台的实时参数；通过数据采集系统采集影响静压转台的相关参数，将采集后的数据传入大数据计算系统进行数据归类处理；使用MATLAB搭建人工智能系统，将处理后的数据输入人工神经网络模型进行训练并通过输出值评估和监测静压转台的工作状况；本发明能够实时动态的监测静压转台的工作状况，更加全面准确地了解静压转台的工作性能和状况。
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公开(公告)号：CN116766182A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310702344.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主从控制的锻件表面缺陷修型装置及控制方法，包括夹持机器人和修型机器人。修型机器人为主机器人，夹持机器人为从机器人。夹持机器人和修型机器人固定于地板上，夹持机器人用于固定锻件，修型机器人用于锻件表面缺陷的修型。修型双机械臂末端固定有浮动主轴、双目测量系统和工业机械臂，浮动主轴和双目测量系统通过固定板用螺栓固定在机械臂上。相比较于单臂机器人，本发明能够有效的提高修型效率和质量；两个机械臂分工明确，可有效准确的对模锻件表面进行修型；利用多传感器的信息采集能力，通过神经网络技术对模锻件缺陷处进行识别定位，使用人工神经网络算法对修型位姿进行估计，最后通过双臂协调规划完成一系列动作。
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